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Résumé :
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L'estimation précise et rapide de la phytomasse des parcours est un problème scientifique important dans la recherche sur les parcours. En revanche, cette estimation est essentielle pour une variété d'études, telles que la gestion durable des parcours, l'évaluation des risques d'incendies, le changement climatique et la dégradation de l'environnement. Dans cette étude, nous avons confronté les données de terrains des pâturages de Timahdite aux données de télédétection afin d'élaborer un modèle de prédiction de la phytomasse qui aidera les décideurs à prendre des décisions. Nous avons élaboré les images satellitaires Landsat 8 (OLI) pour calculer cinq indices de végétation (IVs) : NDVI, OSAVI, MSAVI, DVI et RVI. En utilisant ces données, nous avons élaboré des modèles de régression linéaires et non linéaires afin d’estimer la phytomasse des parcours de Timahdite. Par la suite, nous avons estimé la charge animale optimale dans les sites étudiés. L'analyse spatiotemporelle a permis de détecter le changement entre 2016 et 2017 et évaluer l'impact de la charge animale sur les ressources offertes par les parcours de la région d'études. Finalement, des enquêtes réalisées sur le terrain ont permis de valider les résultats obtenus. Nos résultats indiquent que tous les IVs adoptés dans l'étude sont fortement corrélés avec la phytomasse (α
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